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福汇集团:如何预测原油价格上升还是下跌?

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福汇集团:如何预测原油价格上升还是下跌?原油价格被认为是全球经济中最重要的指标之一。政府和企业花费大量时间和精力来确定油价接下来的走向,但预测是一门不精确的科学。标准技术基于微积分(线性回归和计量经济学),但替代方法包括结构模型和计算机驱动分析。对于预测油价的最佳方式,目前还没有广泛接受的共识。

福汇集团:如何预测原油价格上升还是下跌?

公司还特别关注并经常参与石油期货市场。原油期货在纽约商品交易所 (NYMEX) 和东京商品交易所 (TOCOM) 进行交易。

了解原油价格

在初级层面,原油供应取决于石油公司从地下开采储量并将其分配到世界各地的能力。供给变量主要有3个:技术变革、环境因素、石油企业积累和补充资本的能力。2008 年之后,技术进步——尤其是水力压裂和水平钻井——帮助世界市场注入了大量石油。

原油需求来自个人、公司和政府。一般来说,石油需求在经济好时期增加,在经济放缓时期减少。中国和印度生活水平的提高已成为 21 世纪全球需求的主要来源。

公司在进行油价预测之前需要了解这些因素,但即便如此还不够。石油价格受到非市场力量的严重影响,包括石油输出国组织(欧佩克),该组织实际上是一个跨国石油卡特尔。欧佩克成员国根据对其政府最有利的方式共同决定向世界市场释放多少石油。然而,2005 年至 2015 年间油价的极端波动表明欧佩克的影响力有限。

石油在大多数国家也受到严格监管。与欧洲的许多国家一样,美国对石油的开采地点有严格的限制。环境保护署 (EPA) 对油价的看法可能与埃克森美孚或英国石油一样多。

油价(或任何大宗商品)的变动经常令分析师感到惊讶的原因是,有数百个变量,每个变量都以不可预测的方式同时变动。联邦储备系统理事会在 2011 年 7 月的讨论文件“预测石油价格”中对此进行了充分说明,该文件首先确定了“石油实际价格的意外大而持续的波动”。6

定量方法

公司聘请计量经济学家和其他市场专家对石油市场进行短期和中期预测。这些专业人士使用高度复杂的数学模型,要么关注财务(使用现货和期货价格),要么关注供需考虑(量化变量并测试其解释力)。

现货和期货价格模型仍然受到许多公司的欢迎,但正在逐渐失宠。基本概念是期货市场——尤其是期货价格波动和现货价格波动之间的关系——将为明天的油价指明方向。1991 年发表的两篇有影响力的学术论文(Bopp 和 Lady;Serletis)表明,未来的油价并非无偏见或完全有效,但可能仍优于任何其他指标。这一结论是通过误差和校正模型 (ECM) 得出的,该模型允许统计学家或计量经济学家解释期货数据中的偏差。

1998 年的第三项研究(Zeng 和 Swanson)考察了 1990 年至 1995 年间纽约商品交易所、纽约商品交易所、芝加哥期货交易所和芝加哥商品交易所的原油。结果发现 ECM 模型表现最好。

后来的研究对金融模型不太友好。有人回顾了 1989 年至 2003 年间纽约商品交易所的西德克萨斯中质原油 (WTI) 原油期货价格,发现远期和期货价格既不够有效也不够公正,无法准确预测未来的现货价格(而且奇怪的是,“几乎没有证据表明风险溢价”在石油市场)。相反,作者推荐了一个时间序列随机游走过程;随机游走理论表明,股票价格的变化不能用来预测未来的走势。(根据特许另类投资分析师协会的说法,时间序列计量经济学模型是原油价格最常用的预测方法。)

供需模型关注宏观经济变量,例如欧佩克产量、石油需求收入弹性和实际国内生产总值 (GDP)。由于变量的可能组合如此之多,因此大多数公司或分析服务使用专有计算并经常更改其公式。目标是找到统计上最重要的变量,然后找到这些变量的图表波动,并对未来的油价范围进行粗略估计。

定性或非线性方法

替代方法的倡导者,统计学家可能称之为“非标准”或“非线性”方法,他们认为未来的石油价格对于任何传统过程来说都过于随机和混乱。这些方法可能仍然使用一些与标准模型相同的数据,但计算是基于模式识别而不是线性模型或计量经济学回归。

一种流行的模式识别工具是人工神经网络 (ANN)。ANN 模型以人脑的生物学为基础,据说可以让模拟根据新数据学习和概括经验。ANN 用于商业、科学和投资领域的各种分析。对 ANN 方法的一个标准批评——也是 ANN 在私人石油预测中不受欢迎的一个主要原因是用于评估价格序列的内在输入通常是主观的或任意的。

基本面投资者和分析师倾向于回避复杂的统计模型。相反,基本面分析师依赖综合业务因素,例如库存水平、生产趋势、自然灾害和投机者的行为。这些基于知识的方法背后的隐含推理是,石油价格受到可识别的大型事件的严重影响。公司聘请市场分析师依赖其他来源的信息(例如世界银行的商品预测),而不是创建自己的模型,这是司空见惯的。

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